KNN(k-nearest neighbor的缩写)又叫最近邻算法 机器学习笔记--KNN算法1 前言 Hello ,everyone. 我是小花。大四毕业，留在学校有点事情，就在这里和大家吹吹我们的狐朋狗友算法 KNN算法，为什么叫狐朋狗友算法呢，在这里我先卖个关子，且听我慢慢道来。 一 KNN算 ...
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2016-08-02 01:16:22
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有这么一个问题，说我在看一篇文章，觉得不错，想要从书架的众多书籍中找相类似的文章来继续阅读，这该怎么办？ 于是我们想到暴力解决法，我一篇一篇的比对，找出相似的 最近邻的概念很好理解，我们通过计算知道了每一篇文章和目标文章的距离，选择距离最小的那篇作为最相近的候选文章或者距离最小的一些文章作为候选文章 ...
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2016-07-30 18:05:18
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几何变换 几何变换可以看成图像中物体（或像素）空间位置改变，或者说是像素的移动。 几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法，像素通过变换映射到新的坐标位置，新的位置可能是在几个像素之间，即不一定为整数坐标。这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间。最简单的插值方法是最近邻插值，就是 ...
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2016-07-23 13:37:23
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何谓K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。为何要找邻居？打个比方来说，假设你来到一个陌生的村庄，现在你要找到与你有着相似特征的人群融入他们， ...
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2016-06-25 19:03:17
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基于最近邻的算法，在各种情况下经常使用，但是当N特别大的时候，效率不是很高，比如当N=10^5，时已经不太好算了
暴力法：O(N^2)
KDT： O(N*sqrt(N)
局部敏感哈希(LSH)：跟桶大小有关...
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2016-05-12 20:11:49
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在做数字图像处理时，经常会碰到小数象素坐标的取值问题，这时就需要依据邻近象素的值来对该坐标进行插值。比如：做地图投影转换，对目标图像的一个象素进行坐标变换到源图像上对应的点时，变换出来的对应的坐标是一个小数，再比如做图像的几何校正，也会碰到同样的问题。看够了各种数学原理，直接上具体的实现步骤。no公式no理论，以下是对常用的三种数字图像插值 方法进行介绍。
1、最近邻插值法（Nearest Ne...
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2016-05-12 17:10:05
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近邻法（-nearest neighbor, -NN）是一种基本的分类方法。 近邻法假设给定一个数据集，其中的样例类别已定。分类时，对新的样例，根据这个新样例的个最近邻的训练样例的类别，通过多数表决等方式进行预测。 因此，近邻法不具有显式的学习过程。值的选择、距离度量及分类决策规则是近邻法的三个基本 ...
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2016-05-09 00:16:16
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机器学习的1NN最近邻算法，在weka里叫IB1，是因为Instance Base 1 ，也就是只基于一个最近邻的实例的惰性学习算法。 下面总结一下，weka中对IB1源码的学习总结。 首先需要把 weka-src.jar 引入编译路径，否则无法跟踪源码。 1）读取data数据，完成 IB1 分类器 ...
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2016-04-09 12:05:32
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左图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方 ...
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2016-03-30 00:08:05
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KNN(K-Nearest Neighbors algorithm)是一种非参数模型算法。在训练数据量为N的样本点中，寻找最近邻测试数据x的K个样本，然后统计这K个样本的分别输入各个类别w_i下的数目k_i，选择最大的k_i所属的类别w_i作为测试数据x的返回值。当K=1时，称为最近邻算法，即在样本数据D中，寻找最近邻x的样本，把x归为此样本类别下。常用距离度量为欧式距离。在二维平面上要预测中间'*'所属颜色，采用K=11时的情况，其中有4黑色，7个蓝色，即预测'*'为蓝色。
右图所示：当K=1时，即最近邻...
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2016-03-18 17:56:25
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